预测性维护——工业分析促成的智能服务

工业分析应用于来自电梯、自动扶梯和维修机构的数据时就能减少甚至消除故障停梯时间。目前,“智能电梯”、“大数据”、“预测性维修”等术语正使得许多电梯和自动扶梯制造商欢欣鼓舞。基于预测性维护,有保证的机器正常运行时间预计将为新系统带来附加价值。但是,越来越多的公司意识到,基于数据的服务的扩展为他们提供了真正的商业优势,而这种具有前瞻性的商业模式将一定会撬动长期的客户忠诚度。工业分析所采用的方法有助于实现这一点。机器学习和人工智能技术允许制造商更好地理解电梯或自动扶梯的机器性能,从而彰显结构和模式,并对数据关系提供新的见解。但是,前进的道路需要一个组织良好的过程。Weidmuller展示了如何说明使用案例以及建立概念的证明,而项目团队则贯穿于数据获取、整合、准备、分析、实现以及最后的经济效益评估的传统阶段。

电机驱动装置会损害电梯或自动扶梯系统吗?

大多数现代电梯电动机的运转都是通过变频驱动装置(VFD)和直流控制器(通常是基于可控硅整流器[SCR],但最近用于直流电机的是基于绝缘门-双极晶体管[IGBT])来控制电机/电梯速度,电动机控制器可以节省高达55%的能源成本,但它们也会产生很多的电气和可听见的噪音,这种电气噪音表现为“电压峰值”(实际上就是“共模电流”[CMC]),会对轴承造成大量的开槽、结霜、润滑故障和其他损坏。

使用视频分析的电梯门安全功能

我们已经开发出了一种基于摄像头的门传感器,可以探测接近电梯的人,并防止乘客与正在关闭的门相碰撞。与传统的光电传感器相比,这种新型传感器有两大优点:一是探测范围更广,二是准确的运动检测,它可以确定入口区域接近电梯轿厢的人和经过门的人之间的差异,我们已经在嵌入式系统上实现了该算法,并进行了实时运行。